Dựa trên các nghiên cứu trước đây, mô hình nghiên cứu của đề tài được hình thành như sau:
Hình 10. Mô hình đánh giá hành vi tiêu dùng của khách hàng tại siêu thị Sài Gòn
Thang đo nhân tố
Sản phẩm, hàng hóa Trƣng bày hàng hóa Các yếu tố dịch vụ Giá cả
Khuyễn mãi và Quảng cáo Cơ sở hạ tầng Nhân viên An toàn Đặc điểm cá nhân Giới tính Nghề nghiệp Thu nhập Tình Trạng hôn nhân Mức độ đi siêu thị Đi cùng ai Hành vi tiêu dùng của khách hàng tại siêu thị
26
Giả thuyết nghiên cứu:
H1: Sản phẩm, hàng hóa tương quan cùng chiều với hành vi mua sắm của khách hàng đối với siêu thị
H2: Trưng bày hàng hóa tương quan cùng chiều với hành vi mua sắm của khách hàng đối với siêu thị
H3: Các yếu tố dịch vụ tương quan cùng chiều với hành vi mua sắm của khách hàng đối với siêu thị
H4: Giá cả hóa tương quan cùng chiều với hành vi mua sắm của khách hàng đối với siêu thị
H5: Khuyễn mãi và Quảng cáo tương quan cùng chiều với hành vi mua sắm của khách hàng đối với siêu thị
H6: Cơ sở hạ tầng tương quan cùng chiều với hành vi mua sắm của khách hàng đối với siêu thị
H7: Nhân viên tương quan cùng chiều với hành vi mua sắm của khách hàng đối với siêu thị
H8: An toàn tương quan cùng chiều với hành vi mua sắm của khách hàng đối với siêu thị
2.4.1. Phƣơng pháp thống kê mô tả
Thống kê mô tả được sử dụng để mô tả những đặc tính cơ bản của dữ liệu thu thập được từ nghiên cứu thực nghiệm qua các cách thức khác nhau.
- Biểu diễn dữ liệu thành các bảng số liệu tóm tắt về dữ liệu: Khi tóm tắt một đại lượng về thông tin người lao động (giới tính, độ tuổi lao động, thời gian làm việc, thu nhập trung bình, v.v…) thường dùng các thông số thống kê như tần số, trung bình cộng, tỷ lệ, phương sai, độ lệch chuẩn và thông số thống kê khác. Những dữ liệu này biểu diễn bằng đồ họa hoặc bằng bảng mô tả dữ liệu giúp phân tích, so sánh thông tin người lao động.
- Kiểm định giả thiết dữ liệu thống kê mô tả: Kiểm định Independent- Sample T-test, kiểm định One-Way Anova cho biết trị trung bình giữa các nhóm để so sánh, phỏng đoán mức độ phù hợp dữ liệu thống kê mô tả, tồn tại mối liên hệ giữa các cặp biến quan sát.
2.4.1.1. Bảng tần số
Dùng để đếm tần số với tập dữ liệu đang có thì số đối tượng có các biểu hiện nào đó ở một thuộc tính cụ thể là bao nhiêu, nhiều hay ít… có thể thực hiện cho bảng tần số với tất cả các biến kiểu định tính lẫn định lượng.
Ý nghĩa: là tính tần số của từng biểu hiện, được tính bằng cách đếm và cộng dồn; tần số tính theo tỷ lệ % bằng cách lấy tần số của từng biểu hiện chia cho
27
tổng số mẫu quan sát; tính phần trăm hợp lệ là tính trên số quan sát có thông tin trả lời; tính phần trăm tích lũy do cộng dồn các phần trăm từ trên xuống, nó cho biết có bao nhiêu phần trăm đối tượng ta đang khảo sát ở mức độ nào đó trở xuống hay trở lên.
2.4.1.2. Các đại lƣợng thống kê mô tả
Các đại lượng thống kê mô tả chỉ được tính đối với các biến định lượng. Nếu tính các đại lượng này đối với các biến định tính thì kết quả sẽ không có ý nghĩa.
Các đại lượng thống kê mô tả thường được dùng là:
+ Mean (trung bình cộng): Trong tổng số mẫu quan sát người ta tính trung bình xem được bao nhiêu trong mẫu chúng ta quan sát.
+ Std. Deviation (độ lệch chuẩn): Cho biết mức độ phân tán của các giá trị quanh giá trị trung bình.
+ Minimum (giá trị nhỏ nhất): Gặp được trong các giá trị của biến ít khi khảo sát được.
+ Maximum (giá trị lớn nhất): Gặp được trong các giá trị lớn nhất của biến trong các mẫu quan sát được. (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
2.4.2. Kiểm định độ tin cậy thang đo
Hệ số Cronbach’s Alpha được tính theo công thức sau: A= (cov/var) 1) - (k 1 (cov/var) K Trong đó: α : hệ số cronbach’s Alpha k: số mục hỏi được kiểm tra
cov/var: hệ số tương quan trung bình giữa các cặp biến quan sát Đánh giá độ tinh cậy thang đo qua hệ số Cronbach Alpha α: 0,8 ≤ α < 1,0 Thang đo lường tốt
0,7 ≤ α < 0,8 Thang đo sử dụng được
α ≥ 0,6 Sử dụng được đối với khái niệm nghiên cứu mới (Hoàng Trọng - Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005)
Hệ số Cronbach’s alpha được sử dụng trước để loại các biến không phù hợp. Các biến có hệ số tương quan biến tổng (item-total correlation) nhỏ hơn 0,3 sẽ bị loại và tiêu chuẩn chọn thang đo khi có độ tin cậy alpha từ 0,6 trở lên
28
(Nunnally và Burnstein, 1994). Tuy nhiên cũng cần lưu rằng nếu Cronbach’s alpha quá cao (>0,95) t có khả năng xuất hiện biến quan sát thừa ở trong thang đo, tương tự như trường hợp đa cộng tuyến trong hồi quy, khi đó biến thừa nên được loại bỏ. (Ngô Thị Huyền, 2012)
Số liệu sơ cấp được thu thập bằng bảng câu hỏi thông qua phương pháp lấy mẫu thuận tiện. Sau đó, các nhân tố ảnh hưởng đến sự thỏa mãn của người lao động sẽ được kiểm tra độ tin cậy bằng hệ số Cronbach’s alpha, sau đó được nhóm lại bằng phân tích nhân tố khám phá EFA. Từ các nhóm đó, kết hợp với phân tích thực trạng cũng như đặc điểm của người lao động để đưa ra giải pháp.
Quy trình kiểm định các biến quan của mỗi thang đo:
Trong phần mềm SPSS 16.0 for Windows, chọn công cụ phân tích độ tin cậy thang đo.
Cần loại bỏ những biến rác ( biến có hệ số tương quan nhỏ hơn 0.3). Lựa chọn hệ số Cronbach’s Alpha tốt nhất.
2.4.3. Phân tích nhân tố khám phá (EFA)
Phân tích nhân tố khám phá EFA là kỹ thuật phân tích rút gọn một tập hợp gồm nhiều biến quan sát thành một số nhân tố ít hơn nhưng vẫn chứa đựng hầu hết nội dung thông tin và ý nghĩa thống kê của tập biến ban đầu (Hair & CTG, 1998). Mô hình phân tích nhân tố EFA được thể hiện bằng phương trình:
Xi = ai1F1 + ai2F2 + … + aijFj +ViUi Trong đó:
Xi biến quan sát thứ i
aij hệ số hồi quy bội chuẩn hóa của nhân tố j đối với biến i Fj nhân tố chung
Vi hệ số hồi quy chuẩn hóa nhân tố đặc trưng của biến i Ui nhân tố đặc trưng của biến i
Theo Hair (1998), Factor loading là chỉ tiêu để đảm bảo mức nghĩa thiết thực của EFA. Factor loading >0,3 được xem là đạt mức tối thiểu, Factor loading >0,4 được xem là quan trọng, ≥0,5 được xem là có nghĩa thực tiễn. Hair và các cộng sự (1998) cho rằng nếu chọn tiêu chuẩn factor loading >0,3 thì cỡ mẫu ít nhất phải là 350, nếu cỡ mẫu khoảng 100 thì nên chọn tiêu chuẩn factor loading >0,55; còn nếu cỡ mẫu khoảng 50 thì factor loading phải >0,75. (Ngô Thị Huyền, 2012). Bài nghiên cứu này sử dụng cỡ mẫu 160 nên các biến có trọng số (factor loading) nhỏ hơn 0,5 trong EFA sẽ bị loại tiếp tục.
29
Lập ma trận tương quan: Sử dụng kiểm định Barlett’s để kiểm định giả thiết ( H0: các biến không có tương quan và H1: Các biến có tương quan)
Trong phân tích nhân tố, ta mong đợi bác bỏ giả thiết H0, nghĩa là chấp nhận các biến có liên quan với nhau khi giá trị P nhỏ hơn mức ý nghĩa .
Xác định số nhân tố:
Quyết định số nhân tố trước: phương pháp dựa vào kinh nghiệm từ phân tích lý thuyết hay từ kết quả các nghiên cứu trước mà xác định số lượng nhân tố.
Quyết định dựa vào phương sai tổng hợp của từng nhân tố (Eigenvalue): trong cách tiếp cận này chỉ có những nhân tố Eigenvalue >1 mới được đưa vào mô hình.
Quyết định dựa vào phần trăm phương sai của từng nhân tố (Percent of variance): số nhân tố được chọn vào mô hình phải có tổng phương sai tích lũy giữa 2 nhân tố lớn hơn 60%. Tuy nhiên, tùy thuộc vào vấn đề nghiên cứu mà mức độ này có thể thấp hơn.
Đặt tên và giải thích các nhân tố: Mỗi nhân tố tương quan với nhau và với nhân tố chung. Các nhân tố chung có sự kết hợp của các biến được quan sát. Nếu mục tiêu của phân tích nhân tố là biến đổi một tập hợp biến góc thành một tập hợp các biến tổng hợp (nhân tố) có số lượng ít hơn để sử dụng trong các phương pháp phân tích đa biến tiếp theo, thì chúng ta tính ra các nhân tố cho từng trường hợp quan sát với công thức:
Fi = Wi1X1 + Wi2X2 + Wi3X3 +…+W1kXk Trong đó:
Fi: ước lượng nhân tố thứ i
Wi : Trọng số hay hệ số điểm nhân tố K: Số biến (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
2.4.4. Phân tích tƣơng quan và hồi quy
Sau khi phân tích nhân tố khám phá EFA, mô hình hồi quy tuyến tính tổng quát đánh giá sự hài lòng của người lao động đối với doanh nghiệp được điều chỉnh lại như sau:
CHUNG = β0 + β1F1 + β2F2 + … + βjFj + ei Trong đó:
SAT: Sự hài lòng của người lao động đối với doanh nghiệp từ tập hợp Xk tiêu chí đánh giá.
30
β = {β0,…, βj} hệ số hồi quy tác động đến SAT ei: sai số
2.4.5. Phân tích hồi quy đa biến
Hồi quy là công cụ chủ yếu của kinh tế lượng. Bản chất của phân tích hồi quy là nghiên cứu mối liên hệ phụ thuộc của một biến (gọi là biến phụ thuộc hay biến được giải thích) với một hay nhiều biến khác (gọi là các biến độc lập hay biến giải thích).
Mô hình hồi quy đa biến: mô hình hồi quy đa biến có biến phụ thuộc là Y, phụ thuộc vào nhiều biến độc lập X khác. Do đó mô hình có dạng như sau:
Yi = β0 + β1X1i + β2X2i +…+βpXpi + ei
Trong đó:
Xpi: biểu hiện giá trị của biến độc lập thứ p tại quan sát thứ i
β0 : là hệ số tự do (hệ số chặn), nó là giá trị trung bình của biến Y khi βp =0
Các hệ số βp được gọi là hệ số hồi quy riêng phần
Thành phần ei là một biến độc lập ngẫu nhiên có phân phối chuẩn với trung bình là 0 và phương sai không đổi δ2.
Độ phù hợp của mô hình:
Đánh giá độ phù hợp của mô hình: hệ số xác định R2 và R2 hiệu chỉnh (Adjusted R Square) được dùng để đánh giá độ phù hợp của mô hình. Vì R2
sẽ tăng khi đưa thêm biến độc lập vào mô hình nên dùng R2
hiệu chỉnh sẽ an toàn hơn khi đánh giá độ phù hợp của mô hình, R2
hiệu chỉnh càng lớn càng thể hiện độ phù hợp của mô hình càng cao.
31
2.5. QUY TRÌNH NGHIÊN CỨU
Hình 11. Mô hình nghiên cứu
Sự cấp thiết của đề tài, cơ sở lý thuyết, lược khảo tài liệu,
Xây dựng mô hình nghiên cứu
Thiết kế bảng câu hỏi
Tiến hành phỏng vấn
Mã hóa, nhập liệu, phân tích
Dùng Cronbach’s Alpha và EFA để loại bỏ các biến không phù hợp và nhóm các biến (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Phân tích hồi quy
Giải pháp Phương pháp
thống kê mô tả
32
Chƣơng 3. GIỚI THIỆU TỔNG QUAN VỀ SIÊU THỊ SÀI GÒN
3.1. ĐẶC ĐIỂM SIÊU THỊ SÀI GÒN
3.1.1. Lịch sử hình thành và phát triển của siêu thị
Tổng công ty Thương mại Sài Gòn – TNHH Một Thành Viên (SATRA) là một trong những doanh nghiệp lớn, uy tính trong lĩnh vực Thương mại tại Việt Nam. Từ khi thành lập vào năm 1995 đến nay, SATRAMART đã phát triển từ một danh nghiệp nhà nước thành một tập đoàn kinh tế vững mạnh với hơn 70 công ty con, công ty liên kết và công ty liên doanh với doanh thu khoảng 42.310 tì đồng (2013) và đội ngũ nhân viên hớn 16.000 người. Ngoài trụ sở đặt tại Thành Phố Hồ Chí Minh, SATRAMART còn thành lập các văn phòng đại diện tại Nhật Bản, Myanmar và Campuchia.
SATRAMART là một doanh nghiệp trụ cột của Thành Phố Hồ Chí Minh, một nhà sản xuất, kinh doanh, thương mại có uy tính với cột mốc phát triển như sau:
02/11/1995: Tổng công ty thương mại Sài Gòn (Saigon Trading Group, gọi tắt là SATRA Group) được thành lập theo Quyết định số 7472/QĐ-UB-NCVX của Ủy Ban Nhân Dân TP. Hồ Chí Minh. Tại thời điểm này, SATRA đã vinh dự được Thủ tướng Chính phủ xếp hạng Doanh Nghiệp Đặc Biệt, doanh nghiệp trụ cột của nền kinh tế quốc dân và báo cáo trực tiếp cho Chính Phủ. Lúc này, SATRA quản lý 27 doanh nghiệp thành viên là các doanh nghiệp nhà nước trong lĩnh vực sản xuất - thương mại đang hoạt động tại TP. Hồ Chí Minh.
1998- 1999: Trở thành đối tác của 3 công ty liên doanh lớn, đó là: Công ty liên doanh Nhà máy bia Việt Nam (VBL), Công ty liên doanh Vinabico- Kotobuki, và Công ty liên doanh Sercib-Đồng Khởi
2001: Tiến hành cổ phần hóa doanh nghiệp đầu tiên thuộc Tổng công ty, Công ty cổ phần hợp tác kinh tế và xuất nhập khẩu (Savimex). Từ thời điểm này trở đi, quá trình cổ phần hóa tại doanh nghiệp được khởi động, tiến tới cổ phần hóa hoàn toàn Tổng công ty.
2005 : Chính thức chuyển sang hoạt động theo mô hình công ty mẹ - công ty con và đổi tên thành Tổng công ty thương mại Sài Gòn - SATRA, với tên tiếng Anh là Saigon Trading Group, gọi tắt là SATRA Group. Tại thời điểm này, Tổng công ty có gần 50 thành viên là công ty con, công ty liên kết và công ty liên doanh. Đây là cột mốc kỷ niệm 10 năm thành lập của Tổng công ty và cũng đánh dấu bước phát triển hoàn toàn mới của SATRA Group hướng tới tầm nhìn trở thành một trong những tập đoàn lớn và vững mạnh của quốc gia, và có uy tín trong khu vực cũng như trên thế giới. Cũng trong năm này, Tổng công ty vinh dự
33
đón nhận Bằng khen "10 năm xây dựng và phát triển" do UBND TP. Hồ Chí Minh trao tặng.
2007: Thành lập công ty con SATRA USA Corp. tại tiểu bang California, Hoa Kỳ nhằm đẩy mạnh xuất khẩu, phân phối và quảng bá sản phẩm xuất xứ Việt Nam (Made in Vietnam) sang các thị trường khu vực Bắc Mỹ. Đồng thời, Tổng công ty được bầu chọn là “Thương hiệu mạnh" năm 2007 do Thời báo kinh tế Việt Nam tổ chức.
2010: Chuyển đổi từ doanh nghiệp nhà nước thành Công ty Trách nhiệm Hữu hạn Một thành viên.
2011: Khai trương 06 cửa hàng thực phẩm tiện lợi Satrafoods
2012: Khai trương Trung tâm thương mại Satra Phạm Hùng (Centre Mall) tháng 1/2012, khai trương thêm 12 cửa hàng thực phẩm tiện lợi Satrafoods. Ngày 30/5/2012, Satra được Chủ tịch nước Trương Tấn Sang ký quyết định phong danh hiệu Anh hùng lao động thời kỳ đổi mới vì “những thành tích đặc biệt xuất sắc trong lao động, sáng tạo từ năm 2001 đến năm 2011, góp phần vào sự nghiệp xây dựng chủ nghĩa xã hội và bảo vệ tổ quốc”.
SATRAMART đặt mục tiêu trở thành Tập đoàn kinh tế vững mạnh của Việt Nam, hoạt động đa ngành, chuyên sâu trên lĩnh vực sản xuất – thương mại – dịch vụ. SATRAMART luôn mang đến sự tin tưởng cho đối tác, hài lòng cho khách hàng và trách nhiệm vì cộng đồng.
3.1.2. Cơ cấu tổ chức bộ máy quản lý
Hệ thống siêu thị của SATRA hoạt động kinh doanh theo mô hình kinh doanh bán lẻ hiện đại. Mỗi siêu thị có khoảng hơn 50.000 mặt hàng để đáp ứng cho nhu cầu đa dạng của khách hàng. Sản phẩm kinh doanh tại các siêu thị phần lớn là hàng tiêu dùng và thực phẩm với giá rẻ và chất lượng cao như: thực phẩm tươi sống, thực phẩm chế biến và rất nhiều mặt hàng hóa mỹ phẩm, may mặc, hàng điện gia dụng, vật dụng trang trí nội thất…. Với sự nỗ lực không ngừng của tập thể nhân viên, siêu thị của SATRA luôn mang đến người tiêu dùng những không gian mua sắm hiện đại, thoáng mát, thoải mái với chủng loại hàng hóa đa dạng, phong phú, chất lượng kiểm soát và giá cả hợp lý, đi cùng với những dịch vụ khách hàng thật hiệu quả. Bên cạnh đó, tất cả các siêu thị của SATRA đều cung cấp nhiều dịch vụ tiện ích cho khách hàng.